(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の評価項目に対して二つの標本から得られたデータの差の有意性を統計的に評価する有意性評価プログラムであって、
比較検定に用いられる複数の統計法として、前記二つの標本に対応のない場合に用いられる統計法、及び、前記二つの標本に対応のある場合に用いられる統計法を、アルゴリズムと関連付けた統計式データベースとして記憶する統計式記憶手段、
比較される前記二つの標本を、それぞれの前記標本が備える条件の入力に基づき、複数の前記標本について前記評価項目ごとのデータを含むデータがデータの種類と関連付けられて記憶されたサンプルデータベースから抽出する標本抽出手段、
前記二つの標本を抽出した条件から前記二つの標本の対応関係の有無を判定し、複数の前記統計法の中から適用可能な前記統計法のみを抽出して表示装置に表示し、前記統計法の一つを選択する入力信号に基づき、前記統計式データベースから前記アルゴリズムを読み出し、前記二つの標本間に有意差がないと仮定した場合に前記データが得られる有意確率を、前記アルゴリズムに基づいて前記評価項目ごとに算出する有意確率算出手段、
予め設定され又は入力された有意水準に基づき、前記有意確率について前記有意水準との大きさの関係を判定し、前記有意確率と前記有意水準との大きさの関係を示す有意性情報を前記評価項目ごとに付与する有意性判定手段、及び、
前記評価項目と同数のます目を、それぞれ前記評価項目の一つと対応させ、前記評価項目がｎ個の場合にｎ列×１行または１列×ｎ行に並べ、それぞれの前記評価項目に対して付与された前記有意性情報に基づく有意性評価表示が前記ます目内に表示された行列表を、表示装置に出力させる評価結果出力手段
を備える有意性評価手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする有意性評価プログラム。
【請求項２】
それぞれが二つの標本から構成されるｍ個の比較対象群のそれぞれについて、前記有意確率算出手段によってｎ個の前記評価項目ごとに前記有意確率が算出されると共に、前記有意性判定手段によってｎ個の前記評価項目ごとに前記有意性情報が付与され、
前記評価結果出力手段は、ｎ列×ｍ行またはｍ列×ｎ行に前記ます目が並べられた前記行列表を前記表示装置に出力させる
ことを特徴とする請求項１に記載の有意性評価プログラム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の有意性評価プログラムが記録された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、標本から得られたデータの有意性を統計的に評価するためのプログラム、特に、評価項目が複数ある場合に適した有意性評価プログラム、及び、該有意性評価プログラムが記憶された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
投薬の効果を調べる場合など、ある処置を施したことが、ある評価項目に関して得られたデータと関連しているか否かを調べる場合や、ある条件を備えていることが、ある評価項目に関して得られたデータと関連しているか否かを調べる場合など、母集団の全てについてこれを調査することは困難である。そのため、投薬を例にとれば、薬剤を投与した標本と偽薬（プラセボ）を投与した標本とをそれぞれ母集団から抽出し、その評価項目に関して両標本から得られたデータに差があるか否かを調べる。そして、差がある場合には、それが有意な差であるか、すなわち、標本における差が母集団における差であるとする根拠となり得るかを、統計的に検討する比較検定が行われる。
【０００３】
それには、まず、母集団において薬剤の投与と評価項目について得られるデータとの間には関連がないとする仮説（帰無仮説）を立て、その仮説に従う母集団から当該評価項目に関して実際に得られたデータを示す標本が抽出される統計的な確率、すなわち有意確率（以下、「ｐ値」と称することもある）を算出する。そして、算出されたｐ値を予め定めておいた有意水準と対比し、有意確率が有意水準より小さければ帰無仮説は棄却され、この薬剤の投与に関して当該評価項目について観察されたデータの差は、当該水準で有意であると判定される。この有意水準としては、一般的に０．０５（５％）、０．０１（１％）が用いられることが多いが、学問分野や調査対象等によっても異なり、０．０３や０．１が用いられることもある。
【０００４】
このように行われた有意性の評価結果を表示する場合、従来は、評価項目に対してｐ値を列挙した表による表示、あるいは、標本について得られたデータを棒グラフや折れ線グラフに表した上で、グラフ中にｐ値を書き込む表示等がなされるのが一般的である（例えば、非特許文献１，非特許文献２参照）。
【０００５】
ここで、非特許文献１は、職業やライフスタイルと腰痛との関連性を検討したものであり、図７に引用した表は、製薬会社に勤務する者と介護職に従事する者とを比較対象とし、腰痛の有無や勤務時の作業姿勢などの評価項目について比較検定を行い、評価項目ごとにｐ値を列挙している。
【０００６】
非特許文献２は、冷え性を自覚している女性を対象に、入浴なし（Ｎ）、シャワー浴（Ｓ）、浴用剤を使用した浴槽浴（Ｂ）という条件下で、入眠促進効果の検討を行ったものであり、図８に引用したグラフは、（ａ）起床時の意欲、（ｂ）起床時の眠気、（ｃ）起床時の覚醒感について、ＶＡＳ（Ｖｉｓｕａｌ  Ａｎａｌｏｇｕｅ  Ｓｃａｌｅ）等による主観的な評価を数値化して棒グラフに示したものである。そして、有意差が認められた群について、ｐ値＜０．０５を意味するアスタリスク（＊）がグラフ内に書き込まれている。このように、有意性の程度を段階的に評価し、例えば、ｐ値＜０．０５であれば「＊＊」、ｐ値＜０．０１であれば「＊」などを、棒グラフや折れ線グラフの中に書き込むことも、一般的に行われている。
【０００７】
しかしながら、上記のような従来の表示では、有意差の有無あるいは有意性の程度を、一見して把握することはできない。特に、評価項目が多数の場合、上記のような表示では感覚的に理解しにくく、示された内容を解釈する作業は極めて困難である。例えば、非特許文献１のような表示では、評価項目の数だけｐ値が列挙され、羅列された数値は判別しにくいことに加え、列の離れた評価項目どうしで数値を対比する作業は煩雑である。また、非特許文献２のような表示では、評価項目の数だけグラフが必要である。そのため、グラフを作成するために多大な労力や時間を要することはもちろんのこと、読者に対しても、一つ一つのグラフを検討した上で更に総合的な考察をするために、多大な負担を課すこととなる。
【０００８】
そのため、評価項目が多数であったとしても、統計的な有意性の評価結果を一見して把握しやすく表示することへの要請があった。また、統計的な処理は手作業で行うとすれば大変手間を要することから、ｐ値の算出、有意性の評価、及び、評価結果の表示を含めて、ハードウェアを制御して実行させるプログラムが望まれていた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は、上記の実情に鑑み、評価項目が多数であったとしても、統計的な有意性の評価結果を一見して把握しやすく表示できると共に、ハードウェアを制御して、ｐ値の算出、有意性の評価、及び、評価結果の表示を実行させることができる有意性評価プログラム、及び、該有意性評価プログラムが記憶された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体の提供を課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明にかかる有意性評価プログラムは、「複数の評価項目に対して二つの標本から得られたデータの差の有意性を統計的に評価する有意性評価プログラムであって、比較検定に用いられる複数の統計法として、前記二つの標本に対応のない場合に用いられる統計法、及び、前記二つの標本に対応のある場合に用いられる統計法を、アルゴリズムと関連付けた統計式データベースとして記憶する統計式記憶手段、比較される前記二つの標本を、それぞれの前記標本が備える条件の入力に基づき、複数の前記標本について前記評価項目ごとのデータが記憶されたサンプルデータベースから抽出する標本抽出手段、抽出された前記二つの標本の対応関係の有無を判定し、前記統計式データベースの中から適用可能な前記統計法のみを抽出して表示装置に表示し、前記統計法の一つを選択する入力信号に基づき、前記統計式データベースから前記アルゴリズムを読み出し、前記二つの標本間に有意差がないと仮定した場合に前記データが得られる有意確率を、前記アルゴリズムに基づいて前記評価項目ごとに算出する有意確率算出手段、予め設定され又は入力された有意水準に基づき、前記有意確率について前記有意水準との大きさの関係を判定し、前記有意確率と前記有意水準との大きさの関係を示す有意性情報を前記評価項目ごとに付与する有意性判定手段、及び、前記評価項目と同数のます目を、それぞれ前記評価項目の一つと対応させ、前記評価項目がｎ個の場合にｎ列×１行または１列×ｎ行に並べ、それぞれの前記評価項目に対して付与された前記有意性情報に基づく有意性評価表示が前記ます目内に表示された行列表を、表示装置に出力させる評価結果出力手段
を備える有意性評価手段としてコンピュータを機能させる」ものである。
【００１１】
「統計法」としては、比較検定に用いられるものであれば特に限定なく使用でき、例えば、対応のない二つの標本を比較検定する場合の統計法としては、データが計量値の場合は対応のないｔ検定を、データが順序データの場合はＭａｎｎ−ＷｈｉｔｎｅｙのＵ検定（Ｗｉｌｌｃｏｘｏｎ  ｒａｎｋ  ｓｕｍ  ｔｅｓｔ）を、ＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）を評価するために、自己記入式の質問票において該当する項目のみに○印を付ける場合など、データがデータの有無（１：有り、０：無し）のような分類データの場合は、Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔやχ２検定（カイ  二乗検定）を使用可能である。また、対応のある二つの標本を比較検定する場合の統計法としては、データが計量値の場合は対応のあるｔ検定を、データが順序データの場合はＷｉｌｌｃｏｘｏｎ  ｓｉｇｎｅｄ  ｒａｎｋ  ｔｅｓｔを、データが分類データの場合は符号検定（Ｓｉｇｎｅｄ  ｔｅｓｔ）を使用可能である。
【００１２】
「有意水準」は、予めプログラム中に所定の値が設定されていても、複数の有意水準による有意水準テーブルが予め記憶されており、有意性の評価の開始に先立ってそのテーブルがモニタ等に表示され、その中から使用者が評価に使用する有意水準を選択するものであっても良い。あるいは、有意性の評価の都度、使用者に対して有意水準の入力が求められる構成のプログラムであっても良い。また、あるいは、有意水準として、プログラムに設定されている値を使用するか、任意の値を使用者が入力するかを、使用者が選択できる構成としたプログラムであっても良い。
【００１３】
また、有意確率と対比する有意水準は、単一であっても複数であっても良い。例えば、一つの有意水準αが設定されている場合、ｐ値＜αとなる評価項目に付与された有意性情報によって有意差が有ることを示すと共に、ｐ値≧αとなる評価項目に付与された有意性情報によって有意差が無いことを示すことができる。或いは、二つの有意水準α１とα２（α１＜α２）が設定されている場合、ｐ値＜α１となる評価項目、α１≦ｐ値＜α２となる評価項目、及び、ｐ値≧α２となる評価項目にそれぞれ付与された有意性情報によって、有意性の程度が評価項目ごとに異なることを示すことができる。
【００１４】
有意確率と有意水準との大きさの関係を示す有意性情報に基づいて、ます目内に表示される「有意性評価表示」としては、有意性の有無や有意性の程度が、色の有無、色の相違、色の濃淡、ハッチングの有無、及び、ハッチングのパタンの相違として表示されるものを例示することができる。これらの表示は、有意性の有無や、有意性の程度に相違があることを一見して認識し易い。或いは、「◎」「○」「△」「×」のように、有意性の有無や程度の相違を感得させやすい符号による表示とすることができる。
【００１５】
本発明のプログラムが、統計式記憶手段、有意確率算出手段、有意性判定手段、及び、評価結果出力手段を備える有意性評価手段として機能させる「コンピュータ」としては、中央処理装置（ＣＰＵ）及び主記憶装置を具備する汎用のコンピュータを使用することができ、主記憶装置に本発明のプログラムを記憶させておくことができる。
【００１６】
上記構成の本発明では、ｐ値と有意水準との対比によって、評価項目ごとに判定された有意性の評価結果が、比較対象の一対の標本について評価項目の数だけ得られるところ、その評価結果は、それぞれ一つの評価項目に対応させて評価項目の数と同数のます目が並べられた、一つの行列表の中に表示される。そして、そのます目の中には、有意確率と有意水準との大きさの関係に基づく有意性評価表示が表示される。これにより、評価項目が多数あったとしても、有意性の有無あるいは有意性の程度を、一つの表によって簡易に把握することができる。また、有意性の有無あるいは有意性の程度が既に判定された結果としての有意性評価表示が、行列表のます目の中に表示されるため、読者自身が有意性の有無及び程度を判定する作業を行う必要がない。加えて、有意性評価表示が色の有無や色の濃淡など、感覚的に識別し易い表示の場合は、有意性の評価結果を極めて容易に把握することができる。
【００１７】
なお、有意性の認められない評価項目は、ます目に何も表示されないという有意性評価表示とすれば、有意性の認められた評価項目と一見して識別しやすく、好適である。また、有意性評価表示については、例えば、有意性の程度が高いほど色が濃色となるように色の濃淡で表す表示、或いは、有意性の程度が高いほどハッチングのパタンにおける密度が高くなるようにハッチングで表す表示とすれば、有意性の程度をより感覚的に把握しやすく、好適である。
【００１８】
加えて、本発明によれば、プログラムによるコンピュータ制御により、ｐ値の算出、有意性の評価が行われた上で、評価結果が行列表として表示装置に表示される。これにより、本来的に手間のかかる統計処理を省力化して短時間で行うことができると共に、上記のように一見して把握しやすい行列表を、自動的に表示させることができる。
【００１９】
本発明にかかる有意性評価プログラムは、上記構成に加え、「それぞれが二つの標本から構成されるｍ個の比較対象群のそれぞれについて、前記有意確率算出手段によってｎ個の前記評価項目ごとに前記有意確率が算出されると共に、前記有意性判定手段によってｎ個の前記評価項目ごとに前記有意性情報が付与され、前記評価結果出力手段は、ｎ列×ｍ行またはｍ列×ｎ行に前記ます目が並べられた前記行列表を前記表示装置に出力させる」ものとすることができる。
【００２０】
上記構成とすることにより、評価項目が複数あることに加えて、比較対象群が複数であっても、その評価結果がｍ行×ｎ列またはｍ列×ｎ行の行列表として表示されることにより、評価結果の全体を一つの表で、スペースをとらずに表示することができる。そして、複数の比較対象群間における有意性の相違を、複数の評価項目間の有意性の相違と関連付けて、総合的に解釈しやすい。
【００２１】
次に、本発明にかかる記録媒体は、「上記に記載の有意性評価プログラムが記録された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体」である。
【００２２】
「記録媒体」としては、コンピュータが読み取り可能であれば特に限定されず、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＵＳＢフラッシュメモリ等を使用可能である。
【００２３】
上記構成の本発明によれば、記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータにインストールすることにより、任意のコンピュータを使用して上記の優れたプログラムを実行させることができる。
【発明の効果】
【００２４】
以上のように、本発明の効果として、評価項目が多数であったとしても、統計的な有意性の評価結果を一見して把握しやすく表示できると共に、ハードウェアを制御して、ｐ値の算出、有意性の評価、及び、評価結果の表示を実行させることができる有意性評価プログラム、及び、該有意性評価プログラムが記憶された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態のプログラムの制御によるコンピュータを主要な構成とする有意性評価システムのブロック図である。
【図２】サンプルデータベースの例である。
【図３】ＪＲＭＤＱの質問票である。
【図４】有意性判定手段における処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本実施形態のプログラムの制御により表示装置に表示される行列表の例である。
【図６】本実施形態と同一の比較検定による有意性評価結果をグラフ化して示す従来の表示の例である。
【図７】比較検定の結果を評価項目に対してｐ値を列挙する表として示している従来の表示の例である。
【図８】比較検定の結果を評価項目ごとに棒グラフで示している従来の表示の例である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の一実施形態である有意性評価プログラム（以下、単に「プログラム」と称する）について、図１乃至図５に基づいて説明する。なお、ここでは、腰痛を主訴とする患者に対する薬剤の効果を評価するプログラムとして、本発明を適用する場合を例示する。
【００２７】
本実施形態のプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されており、記録媒体からコンピュータ１にプログラムをインストールして使用する。ここで、コンピュータ１は、ハード構成として、中央処理装置（ＣＰＵ）、主記憶装置、及び補助記憶装置を備えており、記録媒体から読み取ったプログラムは主記憶装置に記憶され、中央処理装置（ＣＰＵ）は主記憶装置に記憶されたプログラムに従って処理を行う。なお、ハードディスク等の補助記憶装置には、後述のサンプルデータベースや有意性の評価結果を記憶させることができる。
【００２８】
また、コンピュータ１には、有意性の評価に必要な情報の入力を促すメッセージ、入力されるべき情報に関する選択肢、有意性の評価結果などを表示可能なモニタ３２ａや、有意性の評価結果や評価の過程を表示可能なプリンタ３２ｂ等の表示装置３２、及び、コンピュータ１に対して種々の命令、情報、データの入力を行うキーボードやポインティングデバイス等の入力装置３１が接続されており、全体として有意性評価システム９が構築されている。
【００２９】
そして、プログラムをインストールしたことにより、図１に示すように、コンピュータ１は機能的構成として、比較検定に用いられる複数の統計法をアルゴリズムと関連付けた統計式データベース２１として記憶する統計式記憶手段２０、母集団の一部である複数のサンプルについて、属性データ及び評価項目データを、データの種類と関連付けられたサンプルデータベースとして取得するサンプルデータ取得手段１１、比較される標本の備えるべき条件の入力に基づき、条件を満たすデータを有するサンプルをサンプルデータベースから抽出し、二つの標本からなる比較対象群を設定する標本抽出手段１２、統計法の一つを選択する入力信号に基づき、統計式データベースからアルゴリズムを読み出し、二つの標本間に有意差がないと仮定した場合にデータが得られる有意確率を、アルゴリズムに基づいて評価項目ごとに算出する有意確率算出手段１３、予め設定された有意水準に基づき、有意確率について有意水準との大きさの関係を判定し、有意確率と有意水準との大きさの関係を示す有意性情報を評価項目ごとに付与する有意性判定手段１４、及び、評価項目と同数のます目を、それぞれ評価項目の一つと対応させ、評価項目がｎ個の場合にｎ列×１行または１列×ｎ行に並べ、それぞれの評価項目に対して付与された有意性情報に基づく有意性評価表示がます目内に表示された行列表を、表示装置３２に出力させる評価結果出力手段１５、を備える有意性評価手段１０を具備している。
【００３０】
本実施形態では、評価結果出力手段１５によって行列表のます目内に表示される有意性評価表示が、有意確率と有意水準との大きさの関係を、色の有無、色の相違、色の濃淡、ハッチングの有無、及び、ハッチングのパタンの相違の少なくとも一つによって表示されるものである場合を例示する。
【００３１】
ここで、サンプルデータベースは、図２に例示するようなデータベースとすることができる。この例では、「性別」、「年齢」、「罹病期間」、「投与薬」の項目についてのデータが、標本の抽出に使用される属性データであり、「投与前ＱＯＬ」及び「投与後ＱＯＬ」の項目についてのデータが評価項目データである。
【００３２】
本実施形態では評価項目として、疾患特異的ＱＯＬ尺度の一つで腰痛・下肢痛の患者に使用される、日本語版Ｒｏｌａｎｄ−Ｍｏｒｒｉｓ  Ｄｉｓａｂｉｌｉｔｙ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ  （ＪＲＭＤＱ）を使用した。これは、英国のＤｒ．  Ｍａｒｔｉｎ  ＲｏｌａｎｄとＤｒ．  Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｍｏｒｒｉｓによってオリジナル版が考案され、本発明者らが中心となって日本語版の翻訳がなされ、日本においても普及したものである。図３に示すように、２４項目の簡単な質問からなる自己記入式の質問票であり、該当する項目のみに○印を付けて回答する。従って、評価項目の数をｎ個とすると、本実施形態ではｎ＝２４である。回答結果に対しては、１項目に１点ずつ配点され、最もレベルの低い（症状の強い）症例で満点の２４点となる。本実施形態では、薬剤の投与開始前と所定期間の投与終了後に、ＪＲＭＤＱの質問票を回収して評価項目データとした。
【００３３】
上記のようなサンプルデータベースは、入力装置３１を介して手動入力されたものを、サンプルデータ取得手段１１が取得するものとすることができる。或いは、ＪＲＭＤＱの質問がタッチパネル式のモニタに表示され、患者が該当する項目を指やタッチペン等でタッチすることにより、評価項目データが生成されてサンプルデータ取得手段１１に送出される構成とすることもできる。また、属性データは、デジタルデータ化されたカルテ情報から、サンプルデータ手段が取得可能な構成とすることもでき、この場合、患者コードや患者氏名をもとに属性データと評価項目データを一体化することができる。
【００３４】
次に、本実施形態のプログラムによる有意性評価の手順について、具体的な実施例を用いて説明する。ここでは、Ａ剤とＢ剤の薬効を評価するために、それぞれ二つの標本からなる以下の五つ（五組）の比較対象群（１）〜（５）について、ＪＲＭＤＱの２４項目の評価項目に対して得られたデータの差の有意性を評価した。
（１）標本「Ａ剤の投与開始前」と標本「Ｂ剤の投与開始前」
（２）標本「Ａ剤の投与開始前」と標本「Ａ剤の投与終了後」
（３）標本「Ｂ剤の投与開始前」と標本「Ｂ剤の投与終了後」
（４）標本「Ａ剤の投与終了後」と標本「Ｂ剤の投与終了後」
（５）標本「Ａ剤の投与終了時での変化量」と標本「Ｂ剤の投与終了時での変化量」
【００３５】
まず、（１）の評価について説明する。入力装置３１からの入力により、標本を抽出する条件を「投与薬＝Ａ剤」と指定して、サンプルデータベースから複数のサンプルからなる標本ａを抽出すると共に、「投与薬＝Ｂ剤」として複数のサンプルからなる他の標本ｂを抽出する。そして、標本ａについての投与前ＱＯＬ２４項目と、標本ｂについての投与前ＱＯＬ２４項目とを、評価項目として設定する。また、有意確率算出手段１３によって、統計式データベースとして記憶されている統計法の一覧がモニタ３２ａに表示され、入力装置３１からの入力により一つの統計法を選択する。ここで、比較対象群（１）は、対応の無い二標本からなり、データは分類データであるため、ここでは統計法としてＦｉｓｈｅｒ’ｓ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔを選択する。
【００３６】
なお、有意性評価手段１０を、標本ａと標本ｂとが抽出された段階で、抽出された二標本の対応関係の有無を判定した上で、統計式データベースとして記憶されている統計法の中から、適用可能な統計式のみを抽出してモニタ３２ａに表示する構成とすることもできる。
【００３７】
統計式の選択に基づき、統計式データベースからアルゴリズムが読み出され、このアルゴリズムに基づき有意確率算出手段１３によって評価項目ごとの有意確率（ｐ値）が算出される。更に、有意性判定手段１４によって、ｐ値と有意水準との対比が行われるのであるが、本実施形態では対比すべき有意水準として、三つの有意水準α１＝０．０１、α２＝０．０５、α３＝０．１が予め設定されている。
【００３８】
これら三つの有意水準に基づく有意性判定手段１４による処理の流れを、図４を用いて説明する。まず、ｎ個の評価項目のうち何番目の評価項目（ＪＲＭＤＱの項目番号）であるかを示すＮとして１が設定される（ステップＰ１）。そして、評価項目Ｎのｐ値を有意確率算出手段１３から取得する（ステップＰ２）。或いは、有意確率算出手段１３がｐ値を算出した段階で、それぞれの標本ａ，ｂについて、評価項目と算出されたｐ値とを関連付けて、補助記憶装置にいったん記憶させておき、ここから有意性判定手段１４がｐ値を読み出す構成としても良い。
【００３９】
ｐ値が取得されると、ｐ値＜０．１（α３）が成立するか否かの判定がなされ（ステップＰ３）、「Ｎｏ」の場合はｐ値≧０．１であり、ｐ値が有意水準とこのような関係にあることに対して、有意性情報としてＳ＝４が付与される（ステップＰ４）。一方、ステップＰ３において「Ｙｅｓ」の場合は、更にｐ値＜０．０５（α２）が成立するか否かの判定がなされ（ステップＰ５）、「Ｎｏ」の場合は０．０５≦ｐ値＜０．１であり、有意性情報としてＳ＝３が付与される（ステップＰ６）。一方、ステップＰ５において「Ｙｅｓ」の場合は、ｐ値＜０．０１（α１）が成立するか否かの判定がなされ（ステップＰ７）、「Ｎｏ」の場合は０．０１≦ｐ値＜０．０５であり、有意性情報としてＳ＝２が付与される（ステップＰ８）。そして、ステップＰ７において「Ｙｅｓ」の場合は、ｐ値＜０．０１であり、有意性情報としてＳ＝１が付与される（ステップＰ９）。
【００４０】
ステップＰ４，Ｐ６，Ｐ８，またはＰ９の何れかにおいて、有意性情報としてＳ＝１，２，３，４の何れかが付与されると、その後、Ｎがｎに達しているか否かの確認、すなわち、ｎ＝２４個の全ての評価項目について有意性の判定がなされたか否かの確認がなされる（ステップＰ１０）。Ｎがｎに達していない場合（ステップＰ１０においてＮｏ）は、Ｎに１が付加され、ステップＰ２に戻る。一方、Ｎがｎに達している場合（ステップＰ１０においてＮｏ）は、処理を終了する。
【００４１】
以上の処理により、評価項目の全てについて、有意性情報が付与されたこととなる。次に、評価結果出力手段１５によって、有意性の評価結果が表示装置３２に表示される。本実施形態では、一つの比較対象群に対し、ます目をｎ列（２４列）並べた行列表を表示する（マトリクス表示）。ここでは、表示装置３２としてカラーのモニタ３２ａ及びモノクロのプリンタ３２ｂが用いられ、モニタ３２ａにおいては色の有無及び濃淡による有意性評価表示がなされ、プリンタ３２ｂにおいてはハッチングの有無及びパタンの相違による有意性評価表示がなされる場合を例示する。
【００４２】
具体的には、モニタ３２ａにおいては、最も有意性の高いｐ値＜０．０１を示す評価項目、すなわち、有意性情報Ｓ＝１が付与された評価項目と対応するます目の中には、最も濃色の色が付される。そして、０．０１≦ｐ値＜０．０５（有意性情報Ｓ＝２）、０．０５≦ｐ値＜０．１（有意性情報Ｓ＝３）と、有意性の程度が低くなる順に淡色とする。そして、ｐ≧０．１の評価項目（Ｓ＝４）は、有意性は認められないとして、ます目には何も表示されない。すなわち、“何も表示しないという有意性評価表示”がなされる。一方、プリンタ３２ｂにおいては、最も有意性の高いｐ値＜０．０１を示す評価項目（有意性情報Ｓ＝１）と対応するます目には、最も密度の高いハッチングが表示される。そして、０．０１≦ｐ値＜０．０５（有意性情報Ｓ＝２）、０．０５≦ｐ値＜０．１（有意性情報Ｓ＝３）と、有意性の程度が低くなる順に、ハッチングの密度を小さくする。そして、ｐ≧０．１の評価項目（有意性情報Ｓ＝４）は、有意性は認められないとして、ます目には何も表示されない。
【００４３】
本実施例では、比較対象群（１）について何れの評価項目においてもｐ値≧０．１（有意性情報Ｓ＝４）であり、図５の第一行に示すように、何も表示されないます目が２４列×１行表示される。比較対象群（２）〜（５）についても、有意性の評価手順は上記とほぼ同じであるが、統計式として、二つの標本に対応があってデータが分類データである（２）及び（３）に対しては、ｓｉｇｎ  ｔｅｓｔを選択する。また、二つの標本に対応が無く、データが分類データである（４）に対しては、Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔを選択する。一方、同じく二つの標本に対応が無いが、データが後述のように順位データである（５）に対しては、Ｍａｎｎ−ＷｈｉｔｎｅｙのＵ検定を選択する。
【００４４】
ここで、比較対象群（５）について対比されるのは、ＪＲＭＤＱの回答から得られたデータそのままの実測値ではなく、各薬剤の投与開始前と投与終了後の間の変化量である。そのため、このような比較検定を行う場合は、図２で例示したサンプルデータベースに基づき、各サンプルの評価項目のそれぞれについて投与前のデータと投与後のデータを比較する。そして、改善した項目（投与前に○印、投与後に無し）には「−１」を、変化なしの項目（投与前後ともに○印、または投与前後ともに無し）には「０」を、悪化した項目（投与前に無し、投与後に○印）には「１」を付与し、これらのデータをサンプルデータベースに追加する処理を行う手段として、コンピュータを機能させるプログラム構成にする。これにより、変化量のデータを評価項目として指定することが可能となる。
【００４５】
上記のように、全ての比較対象群（１）〜（５）について有意性の評価がなされると、２４列×５行にます目が並べられた行列表が、モニタ３２ａ及びプリンタ３２ｂに表示される。図５は、本実施形態でモノクロのプリンタ３２ｂに表示される行列表の例であり、ハッチングの有無及びハッチングの密度によって有意性の有無及び有意性の程度を表す有意性評価表示が、ます目内に表示されている。
【００４６】
このような行列表によれば、評価項目の数がｎ＝２４と多数であっても、各評価項目における有意性を一見して把握することができる。具体的には、Ａ剤及びＢ剤の投与開始前の標本間比較（１）では、２４項目のうち有意差を示す項目はなく、比較対象群（２）〜（５）について比較検定を行うに当たり、理想的な初期状態であることが分かる。
【００４７】
また、比較対象群（２）及び（３）に関する表示を見比べると、Ａ剤、Ｂ剤ともに、それぞれ１９項目でｐ値＜０．０５を示しており、ＱＯＬ全般について改善がみられることが分かる。加えて、改善された項目のほとんどは共通しているものの、一方の薬剤について他方の薬剤より改善度が高い項目がみられることは興味深い。例えば、Ａ剤でｐ値＜０．０１、かつ、Ｂ剤でｐ＜０．０５と、Ａ剤による改善度が高いという結果が出た項目は、第１，５，１７，２２の４項目であり、Ａ剤により歩容、心理的要素を中心に改善がみられたと言うことができる。一方、Ｂ剤でｐ値＜０．０１、かつ、Ａ剤でｐ＜０．０５と、Ｂ剤による改善度が高いという結果が出た項目は、第１０項目であり、Ｂ剤は立位保持に対して改善がみられたと言うことができる。
【００４８】
更に、比較対象群（４）及び（５）に関する表示によれば、一方の薬剤のみに改善効果がみられる項目があることが一目瞭然である。すなわち、５％水準で、第８，１１項目についてはＢ剤のみに有意な改善傾向がみられる。これにより、Ｂ剤は、心理的要素の改善や姿勢因子に有効であると考えられた。
【００４９】
ここで、本実施形態の行列表による表示と比較するために、上記と同一の比較対象群（１）〜（５）について２４個の評価項目を対比した結果を、従来通りに折れ線グラフで示したものの一部を図６に示す。ここで、図６（ａ）,（ｂ）は評価項目１０の評価結果を示しており、（ｃ）,（ｄ）は評価項目１１の評価結果を示しており、（ｅ）,（ｆ）は評価項目１２の評価結果を示している。また、図６（ａ），（ｃ），（ｅ）はそれぞれの評価項目について、比較対象群（１）〜（４）の評価結果を示しており、縦軸は、各評価項目を１点とした場合の各標本における平均値である。一方、図６（ｂ），（ｄ），（ｆ）は、それぞれの評価項目についての比較対象群（２），（３），（４）の評価結果を示しており、縦軸は各評価項目を１点とした場合の各標本における平均値について、投与終了後の平均値から投与開始前の平均値を差し引いた変化量である。また、図中、「＊」はｐ値＜０．０１であることを示し、「＊＊」はｐ値＜０．０５であることを示し、「＋」はｐ値＜０．１であることを示している。
【００５０】
このような従来の表示では、比較対象群（１）〜（５）についての比較検定を２４個の評価項目について行った結果を表示するためには、図６に例示したようなグラフを、全部で４８枚提示する必要がある。４８枚という多数のグラフの一つ一つを検討すると共に、全体を総合的に考察するには、多大な労力と時間が必要であり、読者にとって大きな負担となる。加えて、グラフと共に示されている「＊」，「＊＊」，「＋」の表示は、有意性の程度との関係が一見して分からない。
【００５１】
これに対し、本実施形態のプログラムによって表示される行列表によれば、複数の比較対象群（１）〜（５）について、それぞれ２４個の評価項目に関して行われた比較検定の結果を、わずか一つの表で全て表示することができる。そして、評価項目ごとの評価結果を個別に表示していながら、評価項目間の関係など全体的な結果を一目で容易に把握することができる。そして、有意性の程度は、有意性が高いほど濃色とする色の濃淡、または、有意性が高いほど高い密度としたハッチングによって表示されており、有意性の程度を極めて感覚的に理解しやすい。
【００５２】
加えて、本実施形態のプログラムの制御により、標本の抽出、有意確率の算出、有意性判定の処理がコンピュータ１によって行われるため、手作業で行う場合に比べて、統計処理を極めて短時間で行うことができる。また、評価結果が行列表として自動的に表示装置３２に表示されるため、上記のように一見して見やすい表を、手間をかけずに出力することができる。
【００５３】
以上、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、以下に示すように、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計の変更が可能である。
【００５４】
例えば、上記の実施形態では、比較すべき二つの標本が、異なる二種類の薬剤をそれぞれ投与した標本である場合、及び、同一薬剤の投与開始前と投与終了後の標本である場合を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、男性患者の標本と女性患者の標本、年齢が６５歳以上の標本と６５歳未満の標本、罹病期間が所定期間以上の標本と当該所定期間未満の標本、薬剤を投与した標本と薬剤を投与しない（偽薬を投与した）標本などの、二つの標本について比較検定を行う場合に、本発明のプログラムを使用することができる。
【００５５】
また、上記では、ＱＯＬの回答結果を評価項目データとした場合を例示したが、これに限定されない。例えば、血糖値、ＧＯＴ値、ＧＰＴ値、尿酸値、中性脂肪値、コレステロール値など、種々の検査値を評価項目データとし、投薬内容や食事内容の異なる二つの標本について、これらの評価項目データの有意性を評価するために、本発明のプログラムを使用することができる。
【００５６】
更に、上記では、薬効を調べるための比較検定に、本発明のプログラムを使用する場合を例示したが、本発明は広範な分野における比較検定に使用することができる。例えば、ある電機製品について、需要者に対するアンケート調査に基づいて、Ｘ社製品とＹ社製品とで、使用感、機能の多様性、性能、デザイン、価格、耐久性など多様な観点（多数の評価項目）から総合的に把握される需要者の満足度に有意な差があるか否か、を検討する比較検定として、本発明のプログラムを使用することが可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１  コンピュータ
１０  有意性評価手段
１２  有意確率算出手段
１３  有意性判定手段
１５  評価結果出力手段
２０  統計式記憶手段
２１  統計式データベース
３２  表示装置
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００５８】
【非特許文献１】富永俊克、他２名、「勤労者に伴う腰痛とＱＯＬ」、日本職業・災害医学学会会誌、２００３年、第５１巻、第６号、ｐ．４２３−４２７
【非特許文献２】ツムラライフサイエンス株式会社、“就床前の入浴が冷え性を訴える女性の夜間睡眠に及ぼす効果”、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２０年７月３日、ニュースリリース２００８年、［平成２１年８月２６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.tsumura-ls.co.jp/news/2008/0703_rel.htm＞
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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